pandas.testing.assert_series_equal

pandas.testing.assert_series_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_series_type=True, check_names=True, check_exact=_NoDefault.no_default, check_datetimelike_compat=False, check_categorical=True, check_category_order=True, check_freq=True, check_flags=True, rtol=_NoDefault.no_default, atol=_NoDefault.no_default, obj='Series', *, check_index=True, check_like=False)[source]

Проверка равенства двух Series.

Параметры:

left:Series

right:Series

check_dtype:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять идентичность типа данных Series.

check_index_type:bool или {‘equiv’}, по умолчанию ‘equiv’

Нужно ли проверять идентичность класса, типа данных и inferred_type индекса.

check_series_type:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять идентичность класса Series.

check_names:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять атрибуты имен Series и индекса.

check_exact:bool, по умолчанию False

Нужно ли сравнивать числа точно.

Изменено в версии 2.2.0: По умолчанию True для целочисленных типов данных, если не указаны check_exact, rtol и atol.

check_datetimelike_compat:bool, по умолчанию False

Сравнивать datetime-подобные объекты, игнорируя тип данных.

check_categorical:bool, по умолчанию True

Нужно ли сравнивать внутренние Categorical точно.

check_category_order:bool, по умолчанию True

Нужно ли сравнивать порядок категорий во внутренних Categorical.

check_freq:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять атрибут freq у DatetimeIndex или TimedeltaIndex.

check_flags:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять атрибут flags.

rtol:float, по умолчанию 1e-5

Относительная погрешность. Используется только когда check_exact равен False.

atol:float, по умолчанию 1e-8

Абсолютная погрешность. Используется только когда check_exact равен False.

obj:str, по умолчанию ‘Series’

Указывает имя сравниваемого объекта, используется внутри для отображения соответствующего сообщения об утверждении.

check_index:bool, по умолчанию True

Нужно ли проверять эквивалентность индекса. Если False, то сравнивать только значения.

Добавлено в версии 1.3.0.

check_like:bool, по умолчанию False

Если True, игнорировать порядок индекса. Должно быть False, если check_index равен False. Примечание: одинаковые метки должны быть с одинаковыми данными.

Добавлено в версии 1.5.0.

Примеры

>>> from pandas import testing as tm
>>> a = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> b = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> tm.assert_series_equal(a, b)